พยากรณ์ค่าความต้องการในอนาคต
ยอดเยี่ยม! ตอนนี้ได้สร้างราคาในอนาคตที่คาดการณ์ไว้แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือนำราคาเหล่านี้ไปใส่ในโมเดล regression เพื่อพยากรณ์ความต้องการยอดขายของสินค้าระดับพรีเมียมในอนาคต
ค่าพยากรณ์สำหรับชุดตรวจสอบถูกเก็บไว้ในตัวแปร MET_hi_valid และโมเดลที่ใช้เฉพาะราคาถูกบันทึกไว้ในตัวแปร model_MET_hi
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การพยากรณ์ความต้องการสินค้าใน R
คำแนะนำการฝึกหัด
- พยากรณ์ยอดขายของแต่ละสินค้าสำหรับ 22 สัปดาห์แรกของปี 2017 โดยใช้ฟังก์ชัน
predict - แปลงค่าพยากรณ์จาก log ของยอดขายกลับเป็นยอดขายจริง!
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Predict the log of sales for your high end product
pred_MET_hi <- ___(___, newdata = ___)
# Convert predictions out of log scale
pred_MET_hi <- exp(___)